La presentación de la Jornada corrió a cargo de Alfonso Novales Cinca (Catedrático de Economía en la Universidad Complutense de Madrid) y de Raúl del Coso López que es el Gerente del ECSC, este último definió la
BA como la utilización del análisis inteligente de datos en entornos empresariales, frente al
BI que estaría más en la línea de la extracción y reporting de datos.
A continuación comenzó una mesa redonda titulada "La importancia de análisis en la gestión empresarial" en la que actuó como moderador el profesor del
IE Business School Salvador Aragón que la verdad estuvo bastante simpático al comentar "BA en estos momentos es como el sexo en la adolescencia, algo de lo que todo el mundo habla, poca gente practica y aquel que lo hace lo hace fatal" pero también recalcó que merecía la pena la inversión en bastantes casos.
El primero de los tres participantes en la mesa redonda fue Antonio Álvarez García (Experto en Soluciones Analíticas de
Business Objects -
SAP) que destacó lo siguiente:
- Ahora con BA se busca el conocimiento del negocio verticalizado, hay que ir más allá de la BI.
- La BA debe ayudar no sólo a las personas con más conocimientos técnicos sino a todas aquellas que puedan conseguir beneficios de la misma en la organización.
A continuación se presentó a Ignacio Poch (Director de Desarrollo de Negocio de
SAS) para el que estamos viviendo el comienzo del adiós a la intuición como herramienta exclusiva para la gestión de empresas, ahora somos capaces de modelizar antes de tomar decisiones y, al fin, podemos aplicar el método científico. Ahora bien, no podemos utilizar la BA sin tener clara la estrategia competitiva de nuestra organización, esto que parece lógico es aún relativamente raro en las empresas y más raro aún es el esfuerzo por alinear la organización con la estrategia.
El tercer y último participante en la mesa redonda fue José Antonio Rubio (Gerente Senior de BA en
Indra) que definió los siguientes puntos clave de la
BA:
- Ayuda a fomentar la cultura del análisis en la empresa.
- Acelera el alineamiento en la organización.
- Permite un ciclo continuo de mejora del rendimiento con vocación al largo plazo.
- Incide en las áreas de mayor impacto en las organizaciones, aquellas que afectan a la cuenta de resultados y al cambio organizacional.
- Tiene una fuerte orientación hacia la simulación y los sistemas expertos
A continuación comenzó un breve debate en el que se comentaron algunos temas de interés:
- La aplicación de la BA en las PYMEs: todos los ponentes coincidieron en que de un modo o de otro tenía espacio en este tipo de empresas, la cuestión está en la estrategia de acceso que diseñen los grandes vendor acostumbrados a clientes muy grandes, las opciones pasan por la paquetización de soluciones y por el SaaS. Desde el público se hicieron preguntas sobre la utilidad de las aplicaciones Open Source de BA pero no hubo respuesta desde los ponentes, parece obvio que ese no ha sido ni será su negocio.
- Cómo se puede alinear a la organización para que apoye a los proyectos de BA: con la "esponsorización" desde la alta dirección, la superación de la visión departamental por la visión holística de la BA, la definición de una estrategia empresarial clara, la mejora continua de procesos (y el correspondiente feedback), etc..
- Cómo hacer BA de la BA, o lo que es lo mismo, cómo medir el ROI de la BA, obviamente es un problema tan antiguo como el management, pero los ponentes optaron por la postura de comparar resultados/performance (retención de clientes o de personal, ingresos, campañas de marketing, cross-selling, riesgos de crédito, etc..) antes y después de la implantación de la BA. En definitiva, ver el delta.
- Dónde estamos en la curva del hype que es la BA, el consenso es que la demanda nacional aún es débil cosa que no sucede en el exterior, quizás en nuestro país queda mucho por hacer en BI y luego de arreglar los déficits en data warehousing y reporting se podrá avanzar hacia la BA. En el momento actual en España hemos pasado por una situación de "supervivencia" de las empresas, ya no se centran en calcular el beneficio de un decisión empresarial dada sino en definir y medir los riesgos asociados a la misma, aquí el papel de la BA es relevante.
- Cuán necesaria es la BA: se destaca un estudio presentado por la MIT Sloan Management Review en el que se marcaban como retos principales de las empresas el logro de la diferenciación competitiva, la mejora de los ingresos, la reducción de costes y la mejora de la eficiencia, todo ello se puede lograr con un importante papel de la BA.
La BA es resultado de un proceso evolutivo:
- Mejora del producto (s. xix)
- Mejora del control de costes, fordismo (primera mitad s. xx)
- Mejora de la calidad de los productos, TQM (años 80)
- Reingeniería de procesos (1990)
- Estandarización de las aplicaciones de TI (1995-2000)
- CRM (2000-2010)
- BA (hoy)
En realidad este proceso evolutivo es el de la denominada Investigación Operativa, que nace con los conflictos bélicos y que tras la Segunda Guerra mundial va pasando de un sector a otro según van utilizando la probabilidad como herramienta de toma de decisiones, comenzando por las aseguradoras y los bancos y acabando por la logística o la gran distribución.
Cabe destacar que muchos de los casos de éxito mencionados en la mesa redonda fueron del sectores de banca y seguros, con alguna pincelada en telecomunicaciones y gran distribución, siempre en grandes empresas.
Tras el descanso comenzó una tanda de tres intervenciones de unos 15 minutos titulada genéricamente "Aplicaciones empresariales de nuevas técnicas de análisis" presentada por Wolfram Rozas Rodríguez de
IBM Global Services y que versaron sobre los desarrollos matemáticos asociados a la BA, los ponentes fueron:
- Óscar Cordón García del ECSC (Investigador Principal).
- Francisco Herrera Triguero (Catedrático de la Universidad de Granada).
- Helena Ramalhinho (Profesora de la Universidad Pompeu Fabra).
Los tres ponentes comentaron muy sucintamente los desarrollos matemáticos existentes detrás de los algoritmos de la
BA, lo hicieron para tres áreas, a saber industria, finanzas y logística respectivamente, de los que podemos destacar los siguientes:
- Lógica difusa.
- Redes neuronales
- Algoritmos evolutivos / genéticos y metaheurísticos (como los algoritmos de optimización basados en colonias de hormigas u OCH).
- Razonamiento probabilístico.
Se superan los handicaps de la programación lineal para gracias a la capacidad de la informática actual de trabajar con enormes cantidades de datos afrontar problemas adicionales a la
BA como serían la optimización, la planificación, o el modelado-predicción. Dicha capacidad de la informática viene dada no tanto por el desarrollo del hardware como por el del
Soft Computing que permite el diseño de sistemas inteligentes para resolver problemas reales, trabajando con información imprecisa, incierta y/o incompleta.
Las ventajas del
Soft Computing vienen de su habilidad para ofrecer soluciones:
- Precisas.
- Simples.
- Baratas.
- Con gran cantidad de aplicaciones reales.
Los casos prácticos que pudimos atisbar brevemente fueron algo más variados que en ponencias anteriores, así por ejemplo se comentaron aplicaciones de algoritmos de optimización a plantas de fabricación de motores (Nissan en Barcelona), a algunas cajas y bancos con p
roblemas de riesgo de impagados como Caja Granada y Caja Navarra, ubicación de parques de bomberos en Barcelona, problemas de ruteo y redes logísticas, localización de ubicaciones óptimas para almacenes, proyecto de mejora de la localización de las administraciones de las loterías del Estado, etc...
El escaso tiempo del que disponían los ponentes unido a la complejidad de la materia hizo que para la mayoría de la audiencia allí presente el aprovechamiento de las ponencias fuese escaso, si bien, al menos personalmente, me parece un tema apasionante, pero sobre todo recalca la absoluta necesidad de incrementar la disponibilidad por parte de las empresas españolas de estadísticos y matemáticos no ya orientados hacia la universidad sino hacia los negocios.
La penúltima parte de la conferencia estuvo centrada en los denominados "casos de éxito en empresas", el primero de ellos tuvo como ponente a Rafael Álvarez Cuesta que es el Director de Information Management en
Cajastur, caja que es uno de los principales apoyos del ECSC.
El Sr. Álvarez comenzó su ponencia con una cita y, curiosamente, con las conclusiones de lo que sería su presentación:
- Un problema bien definido es un problema resuelto.
- Hay que buscar siempre la adecuada combinación entre estrategia y tecnología (por este orden), éste es el secreto para poder alcanzar el éxito.
La verdad es que fue una presentación muy ágil y nada aburrida, para explicar la utilidad de
BA nos puso como ejemplo una de mis películas favoritas "Atrapado en el Tiempo", puso la escena de la versión doblada al castellano pero no he podido encontrarla nada más que en inglés, en todo caso, Bill Murray nos demuestra como un buen data mining y la posterior analítica pueden llevarnos a algo que podríamos definir como un éxito.
Después de este simpático vídeo nos comentó brevemente la historia del
BA en Cajastur con sus éxitos y sus fracasos, curiosamente Cajastur fue la primera empresa en España en adquirir SAS Enterprise Miner allá por el año 1995 y tras algún traspiés (minimizados por el esfuerzo en establecer un data warehousing de alta calidad) la utilización de la analítica se ha consolidado dentro de esta caja, hasta el punto que no compran consultoría en esta materia sino que tienen su propia oficina de consultoría interna en BA que presta servicio no sólo al área comercial (CRM) sino también al resto de áreas de la organización.
La arquitectura de proveedores de tecnología de BA en Cajastur es la siguiente:
- Data Warehousing: Teradata.
- Data Mining: SAS y Kxen
- Acceso a la información: SAS y Business Objects
Los factores de éxito en el caso de Cajastur han sido:
- Quitar el liderazgo de estos proyectos a TI y llevarlo a las áreas de negocio.
- Un data warehousing único y sin errores.
- El software de SAS.
- Ser capaces de obtener talento analítico, no incorporando a los equipos perfiles de ingeniería o informática, sino otros más cercanos al negocio así como a la econometría, la estadística o las matemáticas. Se valoran los doctorados, cosa que el resto de las empresas no hace.
- Pagar bien a estos perfiles: "si pagas con cacahuetes tendrás monos", "si el talento te parece caro prueba con la mediocridad".
- Cuando se usan perfiles "científicos" únicamente pueden surgir problemas ya que tienden a buscar soluciones a los problemas siempre desde su área de especialidad, pero los problemas en los negocios suelen preferir un enfoque multidisciplinar.
- Establecer modelos de decisión claros y potentes: data mining, intelligent data analysis, soft computing, fuzzy logic.
Por otra parte, la mayoría de los fracasos en las implantaciones de
BA vienen de:
- Desconocimiento de las posibilidades de la BA.
- Falta de apoyo de la alta dirección.
- ROI poco claro, hay muchos intangibles.
- Falta planificación y metodología.
- Falta adecuación de los procesos organizativos.
- Resistencia al cambio, la BA no es algo prioritario ya que hay que enfocarse en el día a día.
- Falta de los RRHH adecuados.
El segundo caso de éxito en la empresa que se nos presentó fue el de una consultora en
BA, especializada en grandes superficies, la inglesa
Dunnhumby que tenía como ponente a Giles Pavey.
La presentación comenzó con un vídeo muy interesante sobre cuál es el negocio de
Dunnhumby, aquí lo tenéis:
El siguiente slide elaborado por mi en base a la presentación de
Dunnhumby resume bastante bien la metodología de esta empresa:
En cuanto a casos de éxito mencionó sus principales clientes como Tesco, Home Depot, Best Buy, Macy's, Kroger, etc, principalmente en EE.UU. y Reino Unido.
El Sr. Pavey recalcó varias cosas:
- Hay que centrase siempre en el consumidor, conocerlo mejor que la competencia y llevar ese conocimiento a la acción antes que ésta.
- Debemos convencernos que si conocemos cómo la gente compra entenderemos mucho de sus necesidades y creencias, esto es la clave para cualquier negocio.
- Las soluciones de BA deben ser simples pero no simplistas.
- Una cosa es obtener respuestas desde el análisis de los datos y otra muy distinta poder aplicar ese conocimiento en el mundo real.
- Siempre hay que pensar en el largo plazo.
Para este ponente la foto de abajo muestra el dilema que afrontamos con la
BA, ¿cómo bebemos de un hidrante?, donde el chorro de agua a presión representa el enorme flujo de datos que han de gestionar las organizaciones.
La conferencia de clausura la impartió el investigador danés Gert H. N. Laursen (Director de BA en la naviera
Maersk Line) y se titulaba "Information strategy: achieving corporate objectives using analytics to create knowledge", se da el hecho de que estoy preparando un post bastante amplio sobre el último de sus libros publicados titulado "Business Analytics for Managers: Taking Business Intelligence Beyond Reporting" y además buena parte de su conferencia versó sobre dicho titulo por lo que en pocos días os proporcionaré un buen resumen de las opiniones de este autor que está teniendo gran éxito con sus publicaciones.
Sólo recalcar una "perla" de la conferencia de Laursen: no todo es matemáticas, muchas veces basta con el sentido común del analista y su conocimiento del mercado, pero siempre trabajando con datos.
Se cerró la jornada con unas breves palabras del Director de la
Fundación Ramón Areces D. Raimundo Pérez-Hernández y Torra, donde se centró en recordar al auditorio cuál es el principal problema de la economía española, la incapacidad de lograr el crecimiento económico a través de mejoras en la productividad, muerto el modelo del ladrillo hay que replantearse las cosas, y el papel tanto de
BI como de
BA es fundamental, en el mundo en que vivimos (y en el que competimos) con la intuición de los directivos no nos alcanza para salir de la crisis.
